囲碁ディープラーニングプログラミング
Ｍａｘ Ｐｕｍｐｅｒｌａ／著 Ｋｅｖｉｎ Ｆｅｒｇｕｓｏｎ／著 山岡忠夫／訳
発売日：2019年4月
- ページ数
- ４４７ｐ
- ISBN
- 978-4-8399-6709-3
- 著者情報
- Ｐｕｍｐｅｒｌａ，Ｍａｘ（ＰＵＭＰＥＲＬＡ，ＭＡＸ）（Ｐｕｍｐｅｒｌａ，Ｍａｘ）
分散システムとデータサイエンスに精通した経験豊富なディープラーニングスペシャリスト。Ｋｅｖｉｎ Ｆｅｒｇｕｓｏｎと共同でオープンソースの囲碁ボットＢｅｔａＧｏを開発した
Ｆｅｒｇｕｓｏｎ，Ｋｅｖｉｎ（ＦＥＲＧＵＳＯＮ，ＫＥＶＩＮ）（Ｆｅｒｇｕｓｏｎ，Ｋｅｖｉｎ）
分散システムとデータサイエンスに精通した経験豊富なディープラーニングスペシャリスト。Ｍａｘ Ｐｕｍｐｅｒｌａと共同でオープンソースの囲碁ボットＢｅｔａＧｏを開発した
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商品説明
ＡｌｐｈａＧｏの核となるメカニズムの解説および実装を、エンジニア向けに分かりやすく説明。ボードゲームを題材に古典的なＡＩの実装からはじめ、深層学習と強化学習を囲碁ＡＩに組み込み、改善。囲碁ボット構築の方法を理解することで、他の人工知能開発にも応用することができるようになります。基本的なＰｙｔｈｏｎと高校レベルの数学の知識で読破可能。
目次
第１部 基礎（深層学習に向けて：機械学習の導入
機械学習の問題としての囲碁
最初の囲碁ボットの実装）
第２部 機械学習とゲームＡＩ（木探索によるゲームプレイ
ニューラルネットワーク入門
囲碁データのためのニューラルネットワークの設計
データからの学習：深層学習ボット
ボットの公開
練習による学習：強化学習
方策勾配による強化学習
価値に基づく強化学習
ａｃｔｏｒ‐ｃｒｉｔｉｃによる強化学習）
第３部 “全体は部分の総和に勝る”（ＡｌｐｈａＧｏ：すべてをまとめる
ＡｌｐｈａＧｏ Ｚｅｒｏ：強化学習と木探索の統合）
付録
商品詳細
- 出版社名
- マイナビ出版
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ Ｇａｍｅ ｏｆ Ｇｏ
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